Sistemas educacionais possuem diversas funcionalidades capazes de apoiar a interação entre alunos e professores de maneira dinâmica, síncrona e assíncrona. Uma das formas de monitorar a eficácia do processo educacional e por meio da utilização dos dados armazenados nesses sistemas como fonte de informação. Pesquisas em Learning Analytics, Academic Analytics e Mineração de Dados Educacionais, buscam explorar os dados de sistemas educacionais utilizando processamento analítico e técnicas de mineração de dados. No entanto, há uma serie de fatores que dificultam a gestão eficiente do processo educacional a partir dos dados de sistemas educacionais. A transformação de dados provenientes de diferentes tipos de sistemas educacionais, como Sistemas de Gestão de Aprendizagem e Sistemas Acadêmicos, e uma tarefa complexa devido a natureza heterogênea dos dados. Dados provenientes desses sistemas podem ser analisados considerando diferentes stakeholders, sob varias perspectivas e níveis de granularidade. Neste cenário, um modelo de referência para a descoberta de conhecimento a partir de dados de sistemas educacionais, denominado Modelo de Referência de Dados Educacionais (EDRM), foi desenvolvido neste trabalho. O EDRM e um modelo dimensional no formato star schema, estruturado em um Data Warehouse, projetado para ser uma fonte única de dados integrados e correlacionados voltada a tomada de decisão. Assim, e possível armazenar dados de diversas fontes, combina-los e, por fim, realizar analises que levem as instituições a desenvolver uma melhor compreensão, rastrear tendências e descobrir lacunas e ineficiências acerca do processo educacional. Neste trabalho, o EDRM foi validado por meio de um estudo de caso, utilizando bases de dados reais coletadas de diferentes sistemas educacionais. Os resultados mostram que o EDRM e eficiente em tarefas com diferentes objetivos, utilizando processamento analítico e mineração de dados. / Educational systems support dynamic, synchronous and asynchronous interaction between students and educators. Researches in Learning Analytics, Academic Analytics and Educational Data Mining explore data from educational systems for knowledge discovery through analytical processing, statistical analysis and data mining. However, there are some factors that hinder an efficient management of the educational process. The transformation of data from different kinds of educational system, as Learning Management Systems and Student Information Systems, can be even more difficult due to data heterogeneity. Data from these systems can be analyzed considering different stakeholders, under different perspectives and under different granularities. Motivated by this scenario, in this work we propose Modelo de Referência de Dados Educacionais (EDRM), a reference data model for knowledge discovery in data from educational systems. EDRM is an analytical model structured under a Data Warehouse architecture following a multidimensional data model. EDRM is projected for being an resource of integrated and correlated data focused in decision taking in the educational process. EDRM was developed considering a deep analysis of data and functionalities from different educational systems. In this sense, data from different kinds of systems and sources can be used unified, integrated and consistently. This allows institutions to better comprehend their data, as well as discover patterns, gaps and inefficiencies about their educational process. In this work, EDRM was validated in a case study using real-world databases from different educational systems. The results indicate that EDRM is efficient in tasks with different objectives, using Learning Analytics and Educational Data Mining techniques, and analyzing different perspectives.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-09112018-103702 |
| Date | 04 October 2017 |
| Creators | Vanessa Araujo Borges |
| Contributors | Ellen Francine Barbosa, José Carlos Maldonado, Joice Lee Otsuka, Edson Pinheiro Pimentel, Sean Wolfgand Matsui Siqueira |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Ciências da Computação e Matemática Computacional, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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